如何在竞争事件存在的情况下用Schoenfeld残差和模拟路径测试PH假设

Question

我已经获得了Schoenfeld残差，用于测试PH＆amp;灰色的Cox回归模型存在与cmprsk的竞争事件。

以下是代码：

 fg<-crr( fu_m, event, diabetes,  failcode=1, cencode=0,
 na.action=na.omit, gtol=1e-06, maxiter=10, variance=TRUE)

fg$res
fg$uft
par(mfrow = c(1,1), mar = c(4.5,4,2,1))
for(j in 1:ncol(fg$res))
  fg$u
scatter.smooth(fg$uftime, fg$res[,j],
           main = names(fg$diabetes)[j],
           xlab = "Failure time",
           ylab = "Schoenfeld residuals")

这是输出：

> fg$res
           [,1]
[1,]  0.5498603
[2,] -0.3957394
[3,] -0.4024953
[4,]  0.5905142
[5,] -0.3421397

> fg$uft
[1]  4.238193  6.275154 16.131417 27.498973 46.817248

这是情节：

我使用SAS完成了同样的工作，我在1000条模拟路径上获得了0.55的p值，并且该曲线用于观察到的路径和前20条模拟路径：

我如何检查PH假设，就像我使用SAS一样？如何引入模拟路径？

谢谢大家!!